Автор:   Stanford University

  • Daphne Koller

    Преподаватели:    Daphne Koller, Professor

    School of Engineering
Basic Info
LevelAdvanced
Language
English
How To PassPass all graded assignments to complete the course.
User Ratings
4.5 stars
Average User Rating 4.5See what learners said
Программа курса

Часто задаваемые вопросы
Как это работает
Задания курса
Задания курса

Каждый курс — это интерактивный учебник, который содержит видеоматериалы, тесты и проекты.

Помощь сокурсников
Помощь сокурсников

Общайтесь с тысячами других учащихся: обсуждайте идеи, материалы курса и помогайте друг другу осваивать новые понятия.

Сертификаты
Сертификаты

Получите документы о прохождении курсов и поделитесь своим успехом с друзьями, коллегами и работодателями.

Авторы
Stanford University
Стоимость
ПрослушатьПриобрести курс
Получить доступ к материалам курса

Доступен

Доступен

Получить доступ к оцениваемым материалам курса

Недоступен

Доступен

Получить итоговую оценку

Недоступен

Доступен

Получить ссылку на сертификат, которой можно поделиться

Недоступен

Доступен

Рейтинги и отзывы
Оценка 4.5 из 5 по 21 отзывам

Excellent course! Everyone interested in PGM should consider!

Great content. Explores the machine learning techniques with the tightest coupling of statistics with computer science. The Probabilistic Graphical Models series is one of the harder MOOCs to pass. Learners are advised to buy the book and actually read it carefully, preferably in advance of listening to the lectures. The quality of the course is generally high. The discussion is a little muddled at the very end when practical aspects of applying the EM algorithm (for learning when there is missing data) is discussed.

Great course! Very informative course videos and challenging yet rewarding programming assignments. Hope that the mentors can be more helpful in timely responding for questions.

Excellent!